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大模型应用算法工程师-飞书AI
大模型应用算法工程师-飞书AI
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
NLP工程
Llm
Nlp
Pytorch
Rag
Tensorflow
数据优化
机器学习
办公场景
AI 估算 · 35k–60k
大模型算法岗需求旺盛，字节平台加持，北京地区薪资竞争力强，综合资历与市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
作为飞书AI的大模型应用算法工程师，你将负责将自研大模型落地到办公场景中，优化模型在会议、文档等场景的效果
你需要具备NLP、LLM或RAG经验，精通Python，并持续跟进前沿技术
适合对AI应用有热情、乐于解决实际问题的候选人
最低要求
具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可
编程能力强，熟练掌握Python等编程语言
对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等
创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性
紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能
解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题
比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等
对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、案例分析、数据调优等
工作职责
业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验
模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量
建设高效的评测方法和技术体系
采集、调研并生产办公领域的高质量数据集
技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，将前沿技术应用于大模型中
优先资格
加分项：
熟悉传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题、及衡量指标
熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等
可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题，比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型
具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台大，技术氛围浓厚，能接触前沿大模型技术
- 薪酬福利竞争力强，已上市公司发展稳定
- 团队技术实力强，能学习到最佳实践
- 办公场景AI落地难度大，需要兼顾效果与性能
- 大模型领域更新快，需要持续学习保持竞争力
- 适合对AI技术充满热情、喜欢解决实际工程问题、愿意在高强度环境下快速成长的工程师
缺点 / 挑战
- 飞书AI业务核心，有实际落地场景，技术挑战大、成长快
- 工作节奏快，可能面临较大压力
角色解读
- 纵向可成长为资深算法专家或技术负责人，主导核心算法方向
- 横向可转向AI产品经理或技术管理岗位，结合业务场景推动AI落地
- 在字节平台可接触海量数据与业务场景，快速积累大模型应用经验
- 负责将自研大模型应用于飞书办公场景，如会议、文档、消息等，优化用户体验
- 针对办公领域训练和优化大语言模型，提升算法质量
- 构建评测体系，生产高质量数据集，解决数据、训练、部署等技术问题
- 跟踪前沿技术，将最新研究成果落地到实际产品中
- 精通Python，熟悉Pandas等AI相关库
- 具备NLP、LLM应用或RAG相关经验
- 熟悉常见机器学习概念和深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 具备数据分析能力和解决复杂问题的能力
申请策略
- 了解飞书办公场景和AI产品方向，准备相关想法
- 在面试中展示对前沿技术的热情和快速学习能力
- 突出NLP、LLM或RAG项目经验，最好有落地案例
- 强调Python编程能力和数据处理能力，展示具体技术栈
- 如有学术成果或竞赛奖项，可以体现创新能力
- 描述解决复杂技术问题的过程，体现问题分析能力
- 补充PyTorch/TensorFlow实战经验，掌握模型训练调优技巧
- 深入学习RAG、Prompt Engineering等大模型应用技术
面试指南
- 用STAR法则描述项目，突出个人贡献和量化结果
- 结合具体案例说明优化思路，体现数据驱动和迭代意识
- 展示对技术原理的理解，并联系实际业务场景
- 请介绍一个你参与的LLM或RAG项目，具体做了什么？
- 如何评估和优化大模型在办公场景下的效果？
- 面对低质量训练数据，你会如何处理？
- PyTorch中如何实现一个文本分类模型？
- 如何看待大模型在协同办公领域的未来发展？
职位点评
77
综合评分
字节飞书大模型算法岗，前沿技术、高薪高成长，WLB不明确
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意接受高强度和快节奏的工作环境。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活55
使命价值75
薪资福利
80较高
字节跳动薪资福利优厚，虽然JD未明确薪资，但平台整体薪酬水平较高，补偿性动机得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
前沿大模型技术，核心业务场景，成长空间大，能持续学习最新技术。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、LLM、RAG、Python、Pandas、TensorFlow、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点在北京，互联网大厂通常节奏较快，JD未提及远程或弹性，生活方式动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
大模型在办公场景中创造价值，推动企业效率提升，行业前景广阔，具有较高的意义感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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